OpenELM配置中如何优化网络设置

OpenELM是苹果公司开源的一系列大语言模型，它们在多个方面进行了优化以提高性能。虽然搜索结果中没有直接提到“网络设置”的优化，但我们可以从OpenELM的模型设计、数据预训练、训练和评估等方面来推测可能的网络优化策略。

模型设计

• 层间参数分配：OpenELM采用了按层分配参数的策略，每个Transformer层具有不同的配置（例如，注意力头数量和前馈网络维度），这使得模型能够更好地利用可用的参数以实现更高的准确性。

数据预训练

• 数据来源：使用公开数据集进行预训练，如RefinedWeb、PILE、RedPajama和Dolma v1.6，总共大约包含1.8万亿个token。
• 数据筛选：数据中小于200字符或者小于256 token的数据会被筛出来不使用，这可能有助于提高训练效率和网络性能。

训练和评估

• 训练策略：使用AdamW优化器、余弦学习率调度、warmup和weight decay等超参数。
• 评估设置：在Standard zero-shot tasks、OpenLLM leaderboard tasks和LLM360 leaderboard tasks等三大类型任务上进行评估。

虽然搜索结果中没有直接提到网络设置的优化，但通过上述模型设计、数据预训练和训练评估的策略，可以间接推测出在网络配置方面可能采用的优化方法。这些策略有助于提高模型的性能和效率。